Achtung! Das Lehrangebot ist noch nicht vollständig und wird bis Semesterbeginn laufend ergänzt.
200221 VO Statistik für Fortgeschrittene (2013W)
Labels
Details
Sprache: Deutsch
Prüfungstermine
- Montag 27.01.2014
- Donnerstag 13.03.2014 09:45 - 11:15 Hörsaal G Psychologie, Liebiggasse 5, 2. Stock
- Mittwoch 07.05.2014 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Mittwoch 25.06.2014 11:30 - 13:00 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Lehrende
Termine (iCal) - nächster Termin ist mit N markiert
- Montag 14.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 28.10. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 04.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 11.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 18.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 25.11. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 02.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 09.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 16.12. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 13.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 20.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
- Montag 27.01. 08:00 - 09:30 Hörsaal I NIG Erdgeschoß
Information
Ziele, Inhalte und Methode der Lehrveranstaltung
Art der Leistungskontrolle und erlaubte Hilfsmittel
4 Klausuren. Die Leistung in dieser Klausur, Anwesenheit in den Kurssitzungen, und Beteiligung im Unterricht sind die Grundlagen für die Note in diesem Kurs. Zusätzliche Leistungen können mit dem Dozenten besprochen werden. Falls zusätzliche Leistungen vereinbart werden, sind sie in der letzten Sitzung im Semester abzugeben.
Mindestanforderungen und Beurteilungsmaßstab
Prüfungsstoff
Der Kurs besteht aus Vorlesungen, in denen Methoden der multivariaten Datenanalyse theoretisch und in Anwendungen vorgestellt werden. Leseempfehlungen und freiwillige Hausarbeiten werden gegeben. Unten folgt eine Liste mit zu behandelnden Themen. Sowohl die Themen auf der Liste als auch die Reihenfolge der Besprechung können nach Vereinbarung geändert werden.
Literatur
Es gibt keinen Text, der all in diesem Kurs zu behandelnden Methoden in einem Band beschreibt. Der folgende zweibändige Text ist aber ein Klassiker, der alle Methoden außer den Strukturgleichungsmodellen und der KFA beschreibt:
Jobson, J.D. (1991). Applied multivariate data analysis. Volume I: Regression and experimental design. New York: Springer.
Jobson, J.D. (1992). Applied multivariate data analysis. Volume II: Categorical and multivariate methods. New York: Springer.
Der folgende Text ist speziell für fortgeschrittene, statistisch orientierte Leser von Interesse. Er behandelt Modellieren aus der Perspektive verallgemeinerter linearer Modelle:
Fahrmeir, L., & Tutz, G. (2001). Multivariate statistical modelling based on generalized linear models, 2nd ed. New York: Springer.
Die folgenden beiden Texte sind leichter zu lesen. Sie behandeln aber weder die KFA noch die Strukturgleichungsmodelle oder verallgemeinerte lineare Modelle:
Bartholomew, D.J., Steele, F., Moustaki, I, Galbraith, J.I. (2002). The analysis and interpretation of multivariate data for social scientists. Boca Raton: Chapman & Hall.
Raykov, T., & Marcoulides, G. (2008). An introduction to applied multivariate analysis. New York, NY: Taylor & Francis.
Der folgende Text wird für ALM Anwendungen empfohlen:
Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear statistical models, 5th ed.. Boston, MA: McGraw-Hill.
Die folgenden beiden Bücher bieten Einführungen in Strukturgleichungsmodelle:
Kline, R.B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling, 3rd ed. New York: The Guilford Press.
Raykov, T., & Marcoulides, G.A. (2006). A first course in structural equation modeling, 2nd ed. Mahwah, NJ: Erlbaum.
Der folgende Text kann verwendet werden, um LISREL-Anwendungen detaillierter zu erklären:
Jöreskog, K.G., & Sörbom, D. (2004). LISREL 8.7 for Windows. Lincolnwood, IL: Scientific Software International. (Instruktive Einführungen in LISREL und SEM können von http://www.ssicentral.com/ umsonst heruntergeladen werden.) Beschreibungen von Strukturgleichungsmodellen für spezielle Anwendungen findet man in:
Pugesek, B., Tomer, A. & von Eye, A. (Eds.)(2003). Structural equation modeling. Applications in Ecological and Evolutionary Biology. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
von Eye, A., & Clogg, C.C. (Eds.)(1994). Latent variables analysis - Applications for developmental research. Newbury Park, CA: Sage.
Eine leicht zu lesenden Einführung in die Clusteranalyse findet man in:
Everitt, B.S., Landau, S., & Leese, M. (2001). Cluster analysis. 4th ed. New York: Oxford University Press.
Der folgende Text ist ein Klassiker im Bereich kategorialer Datenanalyse:
Agresti, A. (2013). Categorical data analysis, 3rd ed. New York: Wiley.
Das folgende Buch gibt eine Einführung in das log-lineare Modellieren:
von Eye, A., & Mun, E.-Y. (2013). Log-linear modeling - Concepts, interpretation and applications. New York: Wiley.
Die folgenden beiden Bücher behandeln die Konfigurationsfrequenzanalyse:
von Eye, A. (2002). Configural Frequency Analysis - Methods, Models, and Applications. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
von Eye, A., Mair, P., & Mun, E.-Y. (2010). Advances in Configural Frequency Analysis. New York: Guilford Press.
Jobson, J.D. (1991). Applied multivariate data analysis. Volume I: Regression and experimental design. New York: Springer.
Jobson, J.D. (1992). Applied multivariate data analysis. Volume II: Categorical and multivariate methods. New York: Springer.
Der folgende Text ist speziell für fortgeschrittene, statistisch orientierte Leser von Interesse. Er behandelt Modellieren aus der Perspektive verallgemeinerter linearer Modelle:
Fahrmeir, L., & Tutz, G. (2001). Multivariate statistical modelling based on generalized linear models, 2nd ed. New York: Springer.
Die folgenden beiden Texte sind leichter zu lesen. Sie behandeln aber weder die KFA noch die Strukturgleichungsmodelle oder verallgemeinerte lineare Modelle:
Bartholomew, D.J., Steele, F., Moustaki, I, Galbraith, J.I. (2002). The analysis and interpretation of multivariate data for social scientists. Boca Raton: Chapman & Hall.
Raykov, T., & Marcoulides, G. (2008). An introduction to applied multivariate analysis. New York, NY: Taylor & Francis.
Der folgende Text wird für ALM Anwendungen empfohlen:
Kutner, M.H., Nachtsheim, C.J., Neter, J., & Li, W. (2005). Applied linear statistical models, 5th ed.. Boston, MA: McGraw-Hill.
Die folgenden beiden Bücher bieten Einführungen in Strukturgleichungsmodelle:
Kline, R.B. (2011). Principles and practice of structural equation modeling, 3rd ed. New York: The Guilford Press.
Raykov, T., & Marcoulides, G.A. (2006). A first course in structural equation modeling, 2nd ed. Mahwah, NJ: Erlbaum.
Der folgende Text kann verwendet werden, um LISREL-Anwendungen detaillierter zu erklären:
Jöreskog, K.G., & Sörbom, D. (2004). LISREL 8.7 for Windows. Lincolnwood, IL: Scientific Software International. (Instruktive Einführungen in LISREL und SEM können von http://www.ssicentral.com/ umsonst heruntergeladen werden.) Beschreibungen von Strukturgleichungsmodellen für spezielle Anwendungen findet man in:
Pugesek, B., Tomer, A. & von Eye, A. (Eds.)(2003). Structural equation modeling. Applications in Ecological and Evolutionary Biology. Cambridge, UK: Cambridge University Press.
von Eye, A., & Clogg, C.C. (Eds.)(1994). Latent variables analysis - Applications for developmental research. Newbury Park, CA: Sage.
Eine leicht zu lesenden Einführung in die Clusteranalyse findet man in:
Everitt, B.S., Landau, S., & Leese, M. (2001). Cluster analysis. 4th ed. New York: Oxford University Press.
Der folgende Text ist ein Klassiker im Bereich kategorialer Datenanalyse:
Agresti, A. (2013). Categorical data analysis, 3rd ed. New York: Wiley.
Das folgende Buch gibt eine Einführung in das log-lineare Modellieren:
von Eye, A., & Mun, E.-Y. (2013). Log-linear modeling - Concepts, interpretation and applications. New York: Wiley.
Die folgenden beiden Bücher behandeln die Konfigurationsfrequenzanalyse:
von Eye, A. (2002). Configural Frequency Analysis - Methods, Models, and Applications. Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum.
von Eye, A., Mair, P., & Mun, E.-Y. (2010). Advances in Configural Frequency Analysis. New York: Guilford Press.
Zuordnung im Vorlesungsverzeichnis
Letzte Änderung: Mo 07.09.2020 15:38
dimensionsanalytischen Methoden der Hauptkomponentenanalyse und der Faktorenanalyse. Im dritten Modul werden Regressionsmodelle, speziell die Regression im Allgemeinen Linearen Modell (ALM) und die logistische Regression vorgestellt. Im vierten Modul wird die Varianzanalyse aus der Perspektive des ALM behandelt. Das fünfte Modul gibt einen Überblick über Strukturgleichungsmodelle (SEM). Das sechste Modul führt Studierende in die log-linearen Modelle ein. Das siebte Modul behandelt die Konfigurationsfrequenzanalyse (KFA). Die letzten Module werden nur behandelt, wenn im Semester noch genügend Zeit zur Verfügung steht.
Neben den formalen Teilnahmevoraussetzungen, die erfüllt sein müssen, wird von den TeilnehmerInnen erwartet, daß sie
1. Begriffe und Methoden der intermediären Statistik sowohl in ihren algebraischen als auch in
ihren statistischen Elementen beherrschen, und
2. mindestens eines der gängigen Betriebssysteme für PCs beherrschen und Zugang zu geeigneter Software haben.